चिकित्सा प्रत्यारोपण, अधिकांश भाग के लिए, मूक डेटा संग्राहक हैं: वे रिकॉर्ड करते हैं, चिकित्सक बाद में समीक्षा करते हैं, और निर्धारित नियुक्ति तक मरीज़ शायद ही कभी इसे देख पाते हैं। पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय की एक टीम ने एक बहुत ही अलग मॉडल का परीक्षण किया है - एक चिकित्सा उपकरण जिससे मरीज़ वास्तव में बात कर सकते हैं, और जो वापस बात करता है।
नेचर मेडिसिन में प्रकाशित एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट अध्ययन में, पेन के पेरेलमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन और सेंटर फॉर न्यूरोइंजीनियरिंग एंड थेरेप्यूटिक्स (सीएनटी) के शोधकर्ताओं ने एक एआई-संचालित प्लेटफॉर्म का वर्णन किया है, जो मिर्गी की निगरानी कर रहे लोगों को उनके मस्तिष्क निगरानी प्रणाली के साथ वास्तविक समय में संदेशों का आदान-प्रदान करने देता है - उनकी स्वयं की मस्तिष्क गतिविधि के बारे में प्रश्न पूछना, वैयक्तिकृत अलर्ट प्राप्त करना, लक्षणों की रिपोर्ट करना और यहां तक कि सिस्टम को उनके दौरे को अधिक सटीक रूप से पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने में मदद करना। For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
प्लेटफ़ॉर्म कैसे काम करता है
अध्ययन में इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (ईईजी) के साथ निरंतर मस्तिष्क की निगरानी के लिए पेन की मिर्गी निगरानी इकाई में भर्ती 13 वयस्कों को नामांकित किया गया - कुछ को उनके दौरे के स्रोत को इंगित करने के लिए, अन्य को प्री-सर्जिकल मूल्यांकन के हिस्से के रूप में। जिस प्लेटफ़ॉर्म का उन्होंने परीक्षण किया उसमें तीन घटक शामिल थे: सॉफ़्टवेयर जो प्रत्येक प्रतिभागी के मस्तिष्क में इलेक्ट्रोड से लगातार ईईजी डेटा कैप्चर करता था; एक सुरक्षित, HIPAA-संगत क्लाउड वातावरण जो वास्तविक समय में आने वाले डेटा का विश्लेषण करता है; और एक स्मार्टफोन ऐप जिसमें पेन-विकसित एआई कन्वर्सेशनल एजेंट है, जिसे चैटजीपीटी के समान तकनीक के साथ बनाया गया है।
ऐप के माध्यम से, मरीज़ अपने मस्तिष्क की गतिविधि के बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं, अपने डेटा में रुझानों के विज़ुअलाइज़ेशन का अनुरोध कर सकते हैं, लक्षणों की रिपोर्ट कर सकते हैं और पूरे दिन अलर्ट या सर्वेक्षण प्राप्त कर सकते हैं। जब सिस्टम प्रासंगिक परिवर्तनों को देखता है तो बिना किसी संकेत के भी पहुंच सकता है, और रोगी की प्रतिक्रियाओं के आधार पर "मक्खी पर" अनुकूलित कर सकता है।
न्यूरोलॉजी, न्यूरोसर्जरी और बायोइंजीनियरिंग के प्रोफेसर, वरिष्ठ लेखक ब्रायन लिट, एमडी, वरिष्ठ लेखक ब्रायन लिट ने कहा, "विचार यह है कि आपके डिवाइस द्वारा एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करने के लिए किसी विशेषज्ञ की प्रतीक्षा करने के बजाय, डिवाइस परिवर्तनों का पता लगा सकता है और तुरंत आपको सचेत कर सकता है, जैसे आपके कंधे पर आपका अपना निजी जिमिनी क्रिकेट।" "अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि रोगी और उपकरण दोनों समय के साथ एक साथ सीख सकते हैं। उपकरण सीखता है कि रोगी के लिए क्या मायने रखता है, और रोगी सीखता है कि उनका व्यवहार उनके स्वास्थ्य को कैसे प्रभावित करता है।"
1,307 संदेशों से क्या पता चला
अध्ययन अवधि के दौरान, प्रतिभागियों ने सिस्टम के साथ 1,307 संदेशों का आदान-प्रदान किया। अधिकांश बातचीत दौरे की घटनाओं, नींद, मनोदशा और ऊर्जा के स्तर पर केंद्रित थी - दौरे की गतिविधि पर सीधा असर डालने वाले कारक। नींद, चिंता, मनोदशा, भलाई और अन्य लक्षणों के बारे में मरीजों का प्रतिदिन तीन बार सर्वेक्षण किया गया।
फीडबैक लूप ने दोनों दिशाओं में काम किया। प्रतिभागी सिस्टम को बता सकते हैं कि कौन सी जब्ती का पता लगाना सही था और कौन सा गलत अलार्म था, और परिणामस्वरूप प्लेटफ़ॉर्म ने बरामदगी की सटीक पहचान करने की अपनी क्षमता में काफी सुधार किया। चिकित्सक सिस्टम के आकलन की समीक्षा कर सकते हैं और टीम जिसे स्मार्ट "लूप में विशेषज्ञ" एल्गोरिदम कहती है, उसके माध्यम से अपनी खुद की टिप्पणियां जोड़ सकते हैं, जो केवल उच्चतम-मूल्य वाले मामलों पर विशेषज्ञ इनपुट केंद्रित करता है।
कई प्रतिभागियों ने कहा कि मंच ने उन्हें उन पैटर्न को समझने में मदद की जो उन्होंने देखे थे लेकिन कभी समझ नहीं पाए। एक ने बताया कि इससे "मेरे कुछ प्रकरणों और भावनाओं के बीच जो मुझे सच लगता था उसे ठोस बनाने में मदद मिली।" अन्य लोगों ने अपनी नींद के डेटा तक पहुंच और बड़े दौरे से पहले चेतावनी की संभावना को महत्व दिया।
मिर्गी से लेकर इंसुलिन पंप और गहरी मस्तिष्क उत्तेजना तक
टीम इस प्लेटफ़ॉर्म को मिर्गी से परे अगली पीढ़ी के चिकित्सा उपकरणों के लिए एक टेम्पलेट के रूप में देखती है। संभावित अनुप्रयोगों में हृदय संबंधी उपकरण, इंसुलिन पंप और पार्किंसंस रोग, अवसाद, जुनूनी-बाध्यकारी विकार, लत और संज्ञानात्मक विकारों के लिए उभरते न्यूरोसाइकिएट्रिक उपचार शामिल हैं।
काम पहले से ही चल रहा है: शोधकर्ता पार्किंसंस रोग के इलाज के लिए उपयोग किए जाने वाले गहरे मस्तिष्क उत्तेजना उपकरणों को स्वचालित रूप से ट्यून करने के लिए मंच को लागू करने के लिए न्यूरोलॉजी और बायोइंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर लॉरेन हैमर, एमडी, पीएचडी के साथ अध्ययन की तैयारी कर रहे हैं। आगे की परियोजनाओं का लक्ष्य अनिद्रा, मिर्गी और मस्तिष्क और महत्वपूर्ण संकेतों की निगरानी के लिए पहनने योग्य उपकरणों को शामिल करना है।
"मरीज़ अक्सर अपनी बीमारी के उन पहलुओं को समझते हैं जिन्हें सेंसर सीधे माप नहीं सकते हैं," लिट ने कहा - कल्पना करते हुए, जैसा कि रिलीज में कहा गया है, एक इंसुलिन पंप जो इस सवाल का जवाब दे सकता है कि भोजन रक्त शर्करा को कैसे प्रभावित करेगा। जैसे-जैसे ऐसी प्रणालियाँ अधिक वैयक्तिकृत होती जाती हैं, शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि उन्हें कम नैदानिक पर्यवेक्षण की आवश्यकता होगी, जिससे दीर्घकालिक आउट पेशेंट उपयोग व्यावहारिक हो जाएगा।
चिकित्सा उपकरणों के उपयोग में बदलाव
अध्ययन का व्यापक महत्व जितना वैचारिक है उतना ही तकनीकी भी। जहां आज के उपकरण ज्यादातर समय-समय पर चिकित्सक की समीक्षा के लिए डेटा एकत्र करते हैं, पेन प्लेटफॉर्म डिवाइस, रोगी और देखभाल टीम को चल रही बातचीत में सहयोगी के रूप में मानता है। निष्कर्षों को पेरेलमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन और सीएनटी टीम द्वारा नेचर मेडिसिन में प्रकाशित किया गया था, जिसमें जैक गोल्डब्लम, हाओर शी और झोंगचुआन जू के नेतृत्व में पेन बायोइंजीनियरिंग पीएचडी छात्रों द्वारा मंच का निर्माण किया गया था।
प्रयोग छोटा है - एक नियंत्रित निगरानी इकाई में 13 मरीज़ - और तकनीक प्रारंभिक है। लेकिन यह इस बात की एक ठोस झलक पेश करता है कि क्या होता है जब एक चिकित्सा उपकरण एकत्र किया गया डेटा एक दिशा में प्रवाहित होना बंद कर देता है, और कुछ ऐसा बन जाता है जिस पर मरीज़ सवाल कर सकते हैं, सुधार कर सकते हैं और वास्तविक समय में सीख सकते हैं।
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